Come costruire la tua impresa LLM Stack: La nostra struttura a 4 strumenti

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono emersi come una chiave per costruire applicazioni aziendali intelligenti. Tuttavia, sfruttare la potenza di questi modelli linguistici richiede uno stack applicativo LLM robusto ed efficiente. In Skim AI, il nostro stack di applicazioni LLM ci permette di creare applicazioni potenti con funzionalità avanzate di interazione con il linguaggio naturale. Il nostro stack comprende strumenti e framework accuratamente selezionati, come le API LLM, LangChain e i database vettoriali.

Grazie a questo stack tecnologico, gli sviluppatori possono integrare dati specifici del dominio, perfezionare i modelli, creare pipeline di dati efficienti per il recupero di dati contestuali e altro ancora. Ciò consente alle aziende di creare applicazioni che comprendono e rispondono alle richieste degli utenti con una precisione e una consapevolezza del contesto senza precedenti. Allo stesso tempo, una delle tecniche principali per accompagnare questo stack è l'utilizzo degli strumenti e dei framework esistenti forniti dai vari componenti. Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di applicazioni piuttosto che di strumenti da zero, risparmiando tempo e fatica.

Un'API LLM come GPT, Claude, Llama o Mistral

Al centro del vostro stack di applicazioni LLM dovrebbe esserci un'API LLM. Le API LLM offrono un modo per integrare potenti modelli linguistici nelle applicazioni senza dover addestrare o ospitare i modelli stessi. Fanno da ponte tra il vostro software e i complessi algoritmi che alimentano i modelli linguistici, consentendovi di aggiungere alle vostre applicazioni funzionalità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale con il minimo sforzo.

Uno dei vantaggi principali dell'utilizzo di un'API LLM è la possibilità di sfruttare modelli linguistici all'avanguardia che sono stati addestrati su grandi quantità di dati. Questi modelli, come GPT, Claude, Maestrale, e Lamasono in grado di comprendere e generare testi simili a quelli umani con notevole precisione e fluidità. Effettuando chiamate API a questi modelli, è possibile aggiungere rapidamente alle proprie applicazioni un'ampia gamma di funzionalità, tra cui la generazione di testo, l'analisi del sentiment, la risposta a domande e molto altro ancora.

Fattori da considerare nella scelta di un LLM API

Quando si sceglie un LLM API per il proprio stack, ci sono diversi fattori da considerare:

• Prestazioni e precisione: Assicuratevi che l'API sia in grado di gestire il vostro carico di lavoro e di fornire risultati affidabili.

• Personalizzazione e flessibilità: Considerate se è necessario perfezionare il modello per il vostro caso d'uso specifico o integrarlo con altri componenti del vostro stack.

• Scalabilità: Se prevedete un volume elevato di richieste, assicuratevi che l'API possa scalare di conseguenza.

• Sostegno e comunità: Valutare il livello di supporto e le dimensioni della comunità intorno all'API, in quanto ciò può influire sulla redditività a lungo termine della vostra applicazione.

Per utilizzare efficacemente un'API LLM, è importante comprenderne i componenti e le funzionalità principali. Il cuore della maggior parte delle API LLM è costituito da reti neurali profonde, in genere basate su architetture a trasformatori, che vengono addestrate su enormi quantità di dati testuali. A questi modelli si accede tramite un'interfaccia API, che gestisce compiti come l'autenticazione, l'instradamento delle richieste e la formattazione delle risposte. Le API LLM spesso includono anche componenti aggiuntivi per l'elaborazione dei dati, come la tokenizzazione e la normalizzazione, oltre a strumenti per la messa a punto e la personalizzazione.

Quando si integra un'API LLM nel proprio stack applicativo, è importante considerare fattori come la privacy e la sicurezza dei dati. A seconda del caso d'uso, potrebbe essere necessario assicurarsi che i dati sensibili non vengano inviati al fornitore dell'API o utilizzati per l'addestramento del modello. È inoltre necessario valutare attentamente la struttura dei costi dell'API, poiché i prezzi basati sull'utilizzo possono aumentare rapidamente per le applicazioni ad alto volume.

Nonostante queste sfide, i vantaggi dell'utilizzo di un'API LLM sono evidenti. Fornendo un modo semplice e flessibile per integrare funzionalità linguistiche avanzate nelle vostre applicazioni, le API LLM possono aiutarvi a creare software più coinvolgenti, intelligenti e facili da usare. Che si tratti di un chatbot, di uno strumento per la creazione di contenuti o di un sistema di gestione della conoscenza, un'API LLM è un'aggiunta fondamentale allo stack delle applicazioni aziendali.

Catena di Langhe

Dopo aver scelto un'API LLM per il vostro stack di applicazioni LLM, il componente successivo da considerare è Catena di Langhe. LangChain è un potente framework progettato per semplificare il processo di costruzione di applicazioni sulla base di modelli linguistici di grandi dimensioni. Fornisce un'interfaccia standardizzata per interagire con le varie API LLM, rendendo più facile la loro integrazione nel proprio stack tecnologico LLM.

Uno dei vantaggi principali dell'uso di LangChain è la sua architettura modulare. LangChain è costituito da diversi componenti, come prompt, catene, agenti e memoria, che possono essere combinati per creare flussi di lavoro complessi. Questa modularità consente di costruire applicazioni in grado di gestire un'ampia gamma di attività, dalla semplice risposta a domande a casi d'uso più avanzati come la generazione di contenuti e l'analisi dei dati, consentendo l'interazione in linguaggio naturale con i dati specifici del dominio.

Vari strumenti e supporto di LangChain

LangChain fornisce anche una serie di strumenti e utilità che semplificano il lavoro con gli LLM. Per esempio, offre strumenti per lavorare con gli embeddings, che sono rappresentazioni numeriche del testo utilizzate per compiti come la ricerca semantica e il clustering. Inoltre, LangChain include utility per gestire i prompt, ovvero le stringhe di input utilizzate per guidare il comportamento dei modelli linguistici.

Un'altra caratteristica fondamentale di LangChain è il supporto per i database vettoriali. Integrandosi con database vettoriali come Chroma (che è quello che usiamo noi), LangChain consente di creare applicazioni in grado di memorizzare e recuperare in modo efficiente grandi quantità di dati. Questa integrazione consente di creare applicazioni ad alta intensità di conoscenza che possono attingere a un'ampia gamma di fonti di informazioni, migliorando il reperimento di dati contestuali per il vostro stack di applicazioni LLM.

LangChain vanta anche una comunità attiva di sviluppatori e utenti che contribuiscono al suo continuo sviluppo. Questa comunità offre una grande quantità di risorse, tra cui documentazione, tutorial e componenti precostituiti che possono accelerare lo sviluppo di applicazioni basate su LLM. Inoltre, LangChain è compatibile con i modelli open-source, il che lo rende uno strumento versatile per il vostro stack tecnologico LLM.

LangChain è un componente vitale di qualsiasi impresa LLM di applicazioni. Il suo design modulare, gli strumenti potenti e la comunità attiva ne fanno uno strumento indispensabile per la creazione di applicazioni sofisticate basate sul linguaggio. Utilizzando LangChain insieme a un'API LLM e ad altri componenti come i database vettoriali, è possibile creare applicazioni aziendali in grado di comprendere e generare il linguaggio umano con un'accuratezza e una fluidità senza precedenti, consentendo un'interazione in linguaggio naturale senza soluzione di continuità con i dati privati e le informazioni specifiche del dominio.

Un database vettoriale come Chroma

Oltre a un'API LLM e a LangChain, un altro componente essenziale dello stack di applicazioni LLM è un database vettoriale. I database vettoriali sono archivi di dati specializzati ottimizzati per l'archiviazione e la ricerca di vettori ad alta dimensionalità, come gli embeddings generati da modelli linguistici di grandi dimensioni. L'integrazione di un database vettoriale nello stack tecnologico di LLM consente di recuperare in modo rapido ed efficiente i dati pertinenti in base alla similarità semantica.

Croma è una scelta open-source molto diffusa come database vettoriale negli stack di applicazioni LLM, e noi lo usiamo qui a Skim AI. È progettato per funzionare senza problemi con LangChain e altri componenti dello stack, fornendo una soluzione robusta e scalabile per memorizzare e recuperare gli embeddings.

Uno dei vantaggi principali di Chroma è la sua capacità di gestire in modo efficiente grandi volumi di dati. Chroma utilizza tecniche di indicizzazione avanzate per consentire una rapida ricerca per similarità, anche su insiemi di dati enormi. Questo lo rende una scelta ideale per le applicazioni che devono archiviare e cercare in grandi quantità di dati testuali, come archivi di documenti, basi di conoscenza e sistemi di gestione dei contenuti.

Un altro vantaggio di Chroma è la sua flessibilità e facilità d'uso. Chroma fornisce un'API semplice e intuitiva per la memorizzazione e il recupero degli embeddings, che ne facilita l'integrazione nello stack di applicazioni LLM. Inoltre, supporta diverse metriche di somiglianza, come la somiglianza coseno e la distanza euclidea, consentendo di scegliere la metrica più appropriata per il proprio caso d'uso specifico.

Chroma offre anche funzioni avanzate come il filtraggio e il supporto dei metadati. È possibile memorizzare metadati aggiuntivi accanto alle incorporazioni, come ID documento, timestamp o attributi personalizzati. Questi metadati possono essere utilizzati per filtrare i risultati della ricerca, consentendo un recupero più preciso e mirato dei dati contestuali.

Integrazione di Chroma nello stack LLM aziendale

L'integrazione di Chroma nello stack di applicazioni LLM è semplice, grazie alla sua compatibilità con LangChain e altri strumenti e framework popolari. LangChain offre un supporto integrato per Chroma, rendendo più semplice l'archiviazione e il recupero degli embeddings generati dai modelli linguistici. Questa integrazione consente di costruire potenti meccanismi di recupero che possono far emergere rapidamente informazioni rilevanti basate sull'interazione con il linguaggio naturale.

L'utilizzo di un database vettoriale come Chroma in combinazione con gli LLM apre nuove possibilità per la creazione di applicazioni intelligenti e consapevoli del contesto. Sfruttando la potenza degli embeddings e della ricerca per similarità, è possibile creare applicazioni in grado di comprendere e rispondere alle richieste degli utenti con un'accuratezza e una pertinenza senza precedenti. Ciò è particolarmente prezioso per domini come l'assistenza ai clienti, la raccomandazione di contenuti e la gestione della conoscenza, in cui è fondamentale far emergere le informazioni giuste al momento giusto.

In combinazione con LangChain e un'API LLM, Chroma costituisce una base potente per la costruzione di applicazioni intelligenti e guidate dai dati, in grado di trasformare il modo in cui interagiamo con i dati aziendali e le informazioni specifiche del dominio.

crewAI per sistemi multi-agente

crewAI crewAI è un altro potente strumento che potete aggiungere al vostro stack di applicazioni LLM per migliorare le capacità delle vostre applicazioni. crewAI è un framework che consente di creare sistemi multi-agente, in cui più agenti AI lavorano insieme per portare a termine compiti complessi. Integrando crewAI nel vostro stack, potete creare applicazioni in grado di gestire flussi di lavoro e processi decisionali più sofisticati, migliorando ulteriormente le capacità di interazione in linguaggio naturale del vostro stack di applicazioni LLM aziendali.

Nel suo nucleo, crewAI è progettato per facilitare la collaborazione tra più agenti AI, ciascuno con un ruolo e una competenza specifici. Questi agenti possono comunicare e coordinarsi tra loro per scomporre problemi complessi in sottoattività più piccole e gestibili. Questo approccio consente di creare applicazioni in grado di affrontare un'ampia gamma di sfide del mondo reale, dall'assistenza clienti alla creazione di contenuti, dall'analisi dei dati al supporto decisionale, il tutto sfruttando la potenza di grandi modelli linguistici.

Sfruttare il potere della specializzazione

Uno dei vantaggi principali dell'utilizzo di crewAI nel vostro stack tecnologico LLM è la sua capacità di sfruttare il potere della specializzazione. Assegnando ruoli e compiti specifici a diversi agenti, è possibile creare un sistema più efficiente ed efficace di un singolo modello monolitico di IA. Ogni agente può essere addestrato e ottimizzato per il suo compito specifico, consentendogli di ottenere prestazioni più elevate rispetto a un modello generico e permettendo un recupero più mirato dei dati contestuali dai set di dati specifici del dominio.

crewAI offre inoltre un'architettura flessibile ed estensibile che consente di integrare facilmente diversi tipi di agenti nel sistema. Si tratta di agenti basati su modelli linguistici, ma anche di agenti che utilizzano altre tecniche di intelligenza artificiale, come la computer vision, il riconoscimento vocale o l'apprendimento per rinforzo. Combinando questi diversi tipi di agenti, è possibile creare applicazioni in grado di percepire, comprendere e interagire con il mondo in modi più naturali e intuitivi, migliorando ulteriormente le capacità di interazione in linguaggio naturale del proprio stack di applicazioni LLM.

L'integrazione di crewAI nel vostro stack di applicazioni LLM è resa più semplice dalla sua compatibilità con altri strumenti e framework popolari, come LangChain e i database vettoriali. Ciò consente di creare flussi di lavoro end-to-end in grado di gestire attività che vanno dall'ingestione ed elaborazione dei dati all'interazione con il linguaggio naturale e al processo decisionale, il tutto sfruttando la potenza di modelli e framework open-source.

L'uso di crewAI in combinazione con altri componenti del vostro stack tecnologico LLM può aiutarvi a sbloccare nuove possibilità di costruire sistemi intelligenti e multi-agente in grado di gestire compiti complessi del mondo reale. Sfruttando la potenza della specializzazione e della collaborazione, è possibile creare applicazioni più efficienti, efficaci e facili da usare rispetto ai tradizionali approcci a modello singolo.

Sfruttare la potenza degli LLM con il giusto stack applicativo

La creazione di applicazioni intelligenti e consapevoli del contesto che sfruttano la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni richiede uno stack applicativo LLM ben progettato. Combinando strumenti potenti come le API LLM, LangChain, database vettoriali come Chroma e framework multi-agente come crewAI, è possibile creare flussi di lavoro incredibilmente potenti e preziosi.

Questo stack consente di integrare senza problemi i dati specifici del dominio, di recuperare in modo efficiente le informazioni contestuali e di creare flussi di lavoro sofisticati in grado di affrontare sfide complesse del mondo reale. Sfruttando la potenza di questi strumenti e framework, è possibile superare i limiti di ciò che è possibile fare con le applicazioni di intelligenza artificiale basate sul linguaggio e creare sistemi veramente intelligenti che possono trasformare il modo in cui l'azienda interagisce con i dati e la tecnologia.